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查找不准确的等高线

等高线是地图上用来表示地形高度的一种图形符号。它连接了相同高度的点，形成一条曲线，用来展示地形的起伏和坡度。等高线图常用于地理学、地质学、地形测量等领域。

等高线的分类：

主等高线：表示地形起伏较大的区域，通常以较大的间隔绘制，一般每隔一定高度绘制一条。
次等高线：表示地形起伏较小的区域，通常以较小的间隔绘制，一般每隔一定高度绘制一条。
混合等高线：同时包含主等高线和次等高线。

等高线的优势：

直观展示地形：等高线图可以直观地展示地形的起伏和坡度，帮助人们了解地形特征。
方便测量高度：通过等高线的间隔和密集程度，可以推测出地形的高度变化，方便进行高度测量。
便于规划和设计：等高线图可以为规划和设计提供重要的地形信息，如道路、建筑物等的布局和设计。

等高线的应用场景：

地图制作：等高线图是地图上常见的元素之一，用于展示地形和地貌特征。
地形分析：通过等高线图可以进行地形分析，如确定山脉、河流、山谷等地貌特征。
建筑规划：等高线图可以为建筑规划提供地形信息，帮助确定建筑物的位置和高度分布。
旅游导航：等高线图可以帮助游客了解旅游区域的地形特征，选择合适的路线和活动。

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好玩的DEM制图：等高线地形图入门与进阶

刚刚看见某渣菌的文，做出来的图是这个样的这图好熟悉，我记得Pro里面有个样式，没错就是叠纸，应该可以做出这个效果，可以在这里下载哦 https://mp.weixin.qq.com/s/fZfHiX0h5U6...fbd9017accae886cef88965367baab7ad15eb553f601cda68d24f379c0cb4ef4df33071f173f&token=396178783&lang=zh_CN#rd 栅格函数-表面-等值线将等值线类型选择等值线填充，平滑自己决定生成结果如下由于栅格函数生成的数据均为栅格...，所以需要将该生成的栅格转换为矢量面，该操作使用【等值线】工具来完成间距自己决定，类型选择等值线面生成结果如下，接下来在符号系统中设为分级色彩然后将符号面替换为叠纸工艺即可，下为局部特征...个人认为这样的可视化比起单纯的色彩更加适合dem，因为他这种可视化依旧可以表现出地形的起伏，在阴影的衬托下更具有立体感

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查找的较量

如下图1所示，根据单元格D13和D14中的数据，在上方单元格区域C2:I10中获取预算额。图1 小范：这还不简单，这不就是经典的INDEX/MATCH函数组合查找吗，你也太小瞧我了吧。...小范想了想，这是从左向右的正常查找，经典的VLOOKUP也用得上呀。...于是，他写下了第二个公式： =VLOOKUP(D13,C3:I10,MATCH(D14,C2:I2,0)) 小吴：这都是解决这类典型的问题的经典组合，有点别出心裁的解法吗？...小范：既然要获取某单元格中的值，就要先知道这个单元格的地址，更进一步是要知道单元格所在的行列号。求行列号在前面的公式中都用过了，使用MATCH函数求得。...小范：…… 亲爱的读者，你有解决这道题的更好或更有趣的公式吗？请留言。

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【经验分享】数据结构——折半查找的概念，折半查找的平均查找长度、查找成功、查找不成功，例题：100个元素折半查找，查找成功的最多比较次数

折半查找的概念与性能分析折半查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，适用于在已排序的数组中快速定位特定元素。它通过将搜索区间对半分，逐步缩小查找范围，从而实现高效查找。...重复：继续执行上述步骤，直到找到目标元素或区间 low 超过 high（表示查找失败）。平均查找长度（ASL）的计算折半查找的平均查找长度（ASL）衡量了查找操作的效率。...在包含 100 个元素的数组中，折半查找的成功查找的平均比较次数约为 5.741 次，而不成功查找的平均比较次数约为 7.644 次。...示例：100个元素折半查找，查找成功的最多比较次数对于折半查找（Binary Search），成功查找时的最多比较次数是与查找树的高度相关的。...在最坏的情况下，即查找成功但需要经过树的所有层时，这个次数等于树的最大深度。折半查找的树结构在折半查找中，数据被组织成一棵平衡的二叉搜索树。

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算法与数据结构(九) 查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找(Swift版)

本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码，并且给出相应的测试用例。...而折半查找、插值查找以及Fibonacci查找的查找表都是有序的，下方的内容会详细的介绍到。进入今天博客的主题。...当然你也可以将哨兵放在第一个位置，从后往前的进行查找，不过如果你的查找表是顺序存储的话，不建议将哨兵插入到第一个位置，因为顺序表的插入操作是比较费时的。 ?...三、折半查找折半查找又称为二分查找，折半查找的作用对象是有序的查找表，也就是说，我们的查找表是已经排好序的。...之所以称为折半查找，是因为在每次关键字比较时，如果不匹配，则根据匹配结果将查找表一份为二，排除没有关键子的那一半，然后在含有关键字的那一半中继续折半查找。

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1.算法：（设查找的数组期间为lists[low, high]）（1）确定该期间的中间位置mid （2）将查找的值T与lists[mid]比较。...若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。...区域确定如下： a.lists[mid]>T ，由数组的有序性可知lists[mid,mid+1,……,high]>T;故新的区间为lists[low,……，mid-1] b.lists[mid...每一次查找与中间值比较，可以确定是否查找成功，不成功当前查找区间缩小一半。递归找，即可。 2.时间复杂度注意：二分查找的前提必须待查找的序列有序。...二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。

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order by 结果不准确的问题

一介绍相信大部分DBA在和开发打交道的过程中，经常会遇到分页查询 order by 排序这样的需求。...本文源于生产过程中的案例,5.6,5.7.16版本的数据库使用limit和order by 一个非唯一字段时，结果集并不总是确定的.已经确定为bug，详见:http://bugs.mysql.com/bug.php...，第三条记录变为id=8的记录，而非id=14，结果不准确。...结果集满足我们的需求。从而解决不确定性带来的问题。 3.2 是否可以去掉不必要的order by，这个是由业务逻辑决定的。...四总结 DBA在和开发沟通/培训过程中要注意这一点:5.6版本基于非唯一字段的排序结果集是不确定的。

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比较规则网格上插值不规则数据的等高线图。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as tri import numpy as np ...

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有序序列的查找

mid; } } return 0; } int main() { int MAXSIZE; int key; cout << "请输入序列的大小...: "; cin >> MAXSIZE; int num[MAX]; cout << "请输入一个有序序列:本程序仅可实现有序序列的查找（即递增或递减）\n"; for...; else cout << key << "在序列的第" << key_find + 1 << "位!"

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